隨著物聯網的發展，制造業已經發生了革命性的變化，人們也已經討論了很多。許多研究預測，到2020年將有超過500億臺設備連接在一起。預計每個工廠每天收集的數據點將超過14.4億，這意味著對連接性、計算能力、服務速度和質量等方面有著前所未有的需求和期望。邊緣計算正是充分利用物聯網終端的嵌入式計算能力，并與云計算結合，通過云端的交互協作，實現系統整體的智能化。

提到了邊緣計算，小編再來談談自己對于邊緣計算的理解。

邊緣計算就是在最靠近物理設備的使用現場，利用有限的硬件資源，完成設備層數據采集、協議轉換、數據上傳、數據存儲、數據分析等操作的軟硬件一體的解決方案。

工業4.0“被看作是以智能制造為主導的“第四次工業革命”，核心是有效利用這些數據來改進和自動做出決策、預測和實時行動以優化工業產出。這就需要巨大的處理能力，因此智能制造不僅會增加對長期分析需求不斷增長的云計算的需求，而且會增加邊緣計算的更多處理和存儲能力。

邊緣計算在智能制造技術架構中的位置

邊緣層

使用鄰近網絡從邊緣節點收集數據。在邊緣層內，邊緣網關（Edge Gateway）具有兩方面的作用，一方面與物理實體交互以獲取數據，另一方面通過接入網絡與平臺層連接。在一般情況下，邊緣網關是承擔邊緣計算的載體。

平臺層

接收、處理和轉發從企業層到邊緣層的控制命令。 平臺層整合流程并分析來自邊緣層和其他層的數據流，為設備和資產提供管理功能。 平臺層還提供一些通用的服務，如數據查詢和分析。

企業層

實現特定領域的應用程序、決策支持系統，并為最終用戶提供人機交互界面。 企業層從邊緣和平臺層接收數據流。 它還向平臺層和邊緣層發出控制命令。

邊緣計算在智能制造中發揮的作用

邊緣計算就像神經末梢一樣，它賦予了我們在每一個聯網的設備上的末端的智能化。它在智能制造中，發揮了以下作用：

1. 實時分析   

   邊緣層所進行的分析更多是簡單直接的數據處理與分析，例如原始值向工程值的轉換、報警規則的設置、對數據進行過濾后只將重要數據上傳到云平臺或后端數據中心，減少對網絡帶寬的壓力

2. 數據存儲 

   邊緣網關應有一定的數據存儲能力，對來自設備層的實時狀態數據，報警、故障等信息做一定時間長度的存儲。邊緣網關會不斷用新的數據覆蓋原有的超過一定時間周期的數據。邊緣側存儲的數據中，只有必要的數據才會上傳到平臺層，這樣能夠節省大量的數據傳輸成本。同時也用于設備發生故障后的原因分析。

3. 連接與協議轉換 

   通過協議轉換，實現IT與OT的融合，完成設備層與信息系統之間的數據交互。工業現場的設備種類繁多，所采用的協議也是種類繁多。因此，邊緣計算單元的首要任務是作為翻譯官，完成設備層眾多OT協議的轉換，將其轉化為IT協議。

4. 實時監控 

   現場工作人員對設備狀態的及時查看以及操作。邊緣智能節點還能夠將實時分析的結果在生產現場做實時展示。

5. 反饋控制 

   邊緣網關在采集到生產現場數據后，能夠根據預置的規則對設備的運行進行自動反饋控制。由此在邊緣層形成一個閉環——從數據采集，到分析，再到控制。在邊緣側進行的這種閉環反饋控制能夠充分保證實時性。

到這里，我們似乎可以預見未來，在以AIoT核心技術為動力，萬物互聯的海量生產數據為原料，邊緣計算為終端觸角，一定能實現驅動各個產業的數字化轉型變革和升級迭代，更快速、更安全、更穩健的實現屬于中國獨有的工業4.0，迎來引領世界的智能制造時代。